Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
KI-gestützte Automatisierung für Qualitätsprozesse
Was sind die größten Herausforderungen bei der Qualitätskontrolle in der Produktion?
Werden Fehler erst spät, im schlimmsten Fall erst beim Kunden, erkannt, entstehen hohe Kosten und es bestehen Risiken für die Reputation und die Lieferfähigkeit. Eine 100-prozentige Prüfung ist häufig nur mit hohem Personalaufwand realisierbar, während gleichzeitig subjektive Prüfergebnisse zu schwankender Qualität führen.
Hinzu kommt, dass sich Fehlerbilder häufig ändern und konventionelle Prüfkonzepte diesen Wandel nur mit großer Verzögerung abbilden, was zu hohem Ausschuss oder teurer Nacharbeit führt. Zudem bindet der steigende Dokumentationsaufwand für Audits zusätzliche Ressourcen.
Welche Vorteile bietet eine automatisierte Qualitätskontrolle?
Die Grundlage für verlässliche, automatisch auswertbare Prüfergebnisse ist die Objektivierung, also die Ersetzung subjektiver Sichtprüfungen durch messbare, reproduzierbare Entscheidungskriterien. Diese sind lückenlos dokumentierbar und schaffen eine belastbare Grundlage für Nachweise im Reklamationsfall sowie für die kontinuierliche Optimierung Ihrer Qualitätsprozesse. Somit wird der Personalaufwand deutlich reduziert.
Wo und wie können Automatisierung und KI in Qualitätsprozessen unterstützen?
Visuelle Inline-Prüfung
Kamera- und Sensorbasierte Inline-Prüfungen in 2D und 3D kombinieren KI mit analytischer Bildverarbeitung. KI-Modelle erkennen komplexe Fehlerbilder wie:
- Formabweichungen
- Kratzer, Risse und Einschlüsse
- Fehlmontagen
Dabei sind sie robust und lernfähig, auch bei Variantenvielfalt. Ergänzend prüfen analytische Verfahren (z. B. Kantenerkennung, Geometriemessung) präzise Abmessungen und Toleranzen. So können optische Defekte und Maßabweichungen automatisiert, objektiv und vollständig dokumentiert geprüft werden.
Prozessparameter und zeitreihenbasierte Qualitätsanalyse
Quality Monitoring und Predictive Quality greifen nahtlos ineinander. Kontinuierlich erfasste Sensordaten (Kräfte, Temperatur, Vibration, Strom etc.) werden mithilfe KI-gestützter Algorithmen automatisiert ausgewertet, sodass Abweichungen im Prozess frühzeitig erkannt werden. Gleichzeitig nutzen Predictive-Quality-Modelle historische Prozess- und Qualitätsdaten, um die Qualität, die Ausschusswahrscheinlichkeit und die Einflussfaktoren vorherzusagen. Mithilfe von Prescriptive-Ansätzen werden zudem konkrete Handlungsempfehlungen aus den Prozessdaten abgeleitet. So wird die Qualitätskontrolle von einer reaktiven Endkontrolle zu einem proaktiven, datenbasierten System, das die Prozessstabilität erhöht und den Ausschuss deutlich reduziert.
Agentensystem für die Qualitätssicherung
Ein Agentensystem für die Qualitätssicherung verknüpft Wissen aus Handbüchern, Prozessdaten und Prüfberichten. Anstelle einer einfachen Fehlermeldung erhalten Prüfer einen fundierten Analysebericht mit klaren Handlungsempfehlungen, beispielsweise zu Prozessanpassungen oder Nacharbeiten. Das Agentensystem greift auf relevante Daten und KI-Anwendungen zu und kann:
- Fehler in Bildern erkennen, präzise lokalisieren und in natürlicher Sprache beschreiben
- Position, Typ und vermutete Ursache angeben
- Sensordaten in Echtzeit überwachen
- Abweichungen sofort melden
- Schritt für Schritt durch die Inspektion führen
Für schnellere und sicherere Entscheidungen werden relevante Prüfanweisungen und Unterlagen automatisch bereitgestellt. Alle Prüfungen, Messwerte und Bewertungen werden revisionssicher protokolliert und auditgerecht aufbereitet (z. B. für ISO, IATF, FDA). So senken Sie den Dokumentationsaufwand und erhöhen die Transparenz, Compliance und Qualität in Ihrem Produktions- und Qualitätsmanagement.
Wie gelingt der Einstieg in eine KI-gestützte Qualitätskontrolle?
Die Einführung eines KI-gestützten Qualitätssicherungssystems muss zu Ihren bestehenden Strukturen passen. Deshalb analysieren wir bei Bedarf die relevanten Fertigungsschritte, identifizieren typische Hürden (organisatorisch, technisch, prozessual) und definieren zentrale Prozesseinflussgrößen (z. B. Prozessparameter, Material- und Umgebungsdaten), die über Sensorik, Maschinenanbindung und Messsysteme erfasst werden.
Auf dieser Basis werden entscheidende Einflussgrößen abgeleitet und lernende Systeme zur automatisierten Erkennung von Abweichungen genutzt. So werden Qualitätsrisiken früh sichtbar und Ihre Prozesse entwickeln sich schrittweise von der reinen Prüfqualität hin zu stabiler, vorausschauender Prozessqualität.
Unsere Lösung bieten wir individuell abgestimmt an. Einen Proof of Concept für eine automatisierte KI-gestützte Qualitätskontrolle erhalten Sie ab 14.400 Euro.
KI-gestützte Automatisierung für Ihre Qualitätsprozesse nutzen
Möchten Sie das Potenzial von KI für Ihre Qualitätsprozesse bewerten? In einem unverbindlichen Erstgespräch klären wir gerne mit Ihnen, an welchen Stellen Automatisierung und KI in Ihrer Qualitätskontrolle den größten Nutzen stiften. Auf dieser Grundlage bieten wir Ihnen eine kostenlose Ersteinschätzung, z. B. mit einer Bewertung Ihrer Fehlerbilder oder direkt anhand der Bauteile.